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    Ecodrone®無人機遙感系統應用于城市森林結構測量和生態功能評估

    發布時間: 2022-05-09  點擊次數: 2295次

    Ecodrone®高光譜-LiDAR一體式無人機遙感系統應用于城市森林結構測量和生態功能評估

    城市森林結構的測量是評估城市森林生態功能的前提,如城市熱島緩解、去除空氣污染、碳儲存、建筑能耗改造和減少雨水徑流等。對城市森林結構和功能的有效評估,可以更好的約束其碳匯作用,并加深城市化對生態系統影響的理解。傳統上使用的樣地抽樣方式存在耗時、耗力、環境限制及抽樣誤差等缺點,且結果無法表征整個城市的森林空間分布。而無人機遙感系統憑借覆蓋范圍廣、采集速度快、重訪周期短、省時省力等特點,為城市森林物種分布、葉面積指數(LAI)計算和碳儲存預估等工作提供了新的解決方案。

    Ecodrone®一體式高光譜-LiDAR無人機遙感系統,結合了自主研發的Ecodrone系列無人機和國際高光譜成像技術、機載LiDAR技術,一次飛行可同時獲取高光譜、激光雷達及高清RGB數據,可助力森林結構調查、樹木表征、生物固碳及碳儲存研究等領域。

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    系統特點

    1)8旋翼專業無人機遙感平臺,同時搭載400-1000nm/900-1700nm高光譜成像、機載PC及LiDAR-RGB系統,可飛行作業20分鐘以上,有效覆蓋面積超10ha

    2)系統配備市場先進的GNSS/IMU系統,后處理定位精度可達0.02m,速度精度0.015m/s,橫滾&俯仰精度0.025°,機頭朝向精度0.08°,保障最終數據精度

    3)高光譜成像單元:

    a) 推掃式高光譜成像技術,航帶飛行作業一次成像,無需拼接

    b) 超高地面分辨率:1024像素,50m高度地面分辨率達3.5cm,30m高度(用于高分辨率林木表型分析)地面分辨率可達2cm

    c) 高速數據采集:全波段采集幀率高達330FPS,MROI模式下,最高幀率可達9900FPS,有效適配更大范圍的飛行速度,適應多種機型及飛行場景,尤其在有風的情況下,也能夠得到銳利清晰的作物或樹木高光譜影像

    d) 超高信噪比:VNIR波段高達400:1,NIR波段高達1200:1,具有更優異的光線收集能力,結合AIE圖像增強算法,獲得高質量數據

    e) MROI功能:可根據需求自由選擇感興趣光譜波段,最大稱度減少數據冗余,提高光譜成像大數據處理分析效率,節省存儲空間

    f) 數據預處理軟件:單航帶處理和批處理模式,具備輻射校正、地理校正、視軸檢較、GNSS漂移改正,支持Oxford、Applanix、Novatal、AeroControl、NMEA、SpatialDual等多種POS系統,可按航帶、批量快速輸出經校正后的高光譜影像數據用于后處理分析

    4)LiDAR-RGB單元:

    a) 系統自帶高清RGB鏡頭,2000萬像素,50m高度地面分辨率高達1.3cm

    b) 高密度三維點云,50m飛行高度點云密度700pts/m2

    c) 精度高達2.5cm,3次回波,典型飛行高度100m

    d) 系統自動智能電池,續航時間60分鐘,無需無人機供電,有效節省無人機功耗,提高作業效率

    5)專業無人機遙感技術方案,同步獲取高光譜與激光雷達數據,應用軟件可直接得出近百種植被光譜反射指數、高密度真彩色點云、三維測量數據、分類點云、DSM、DTM、DHM等

    應用案例

    為了對城市森林資源的結構和功能進行更有效的評估和全面呈現其空間分布特征,NASA與加州大學、USDA林業局的研究學者使用高光譜圖像和激光雷達數據對加利福尼亞州圣巴巴拉市45%的區域進行了研究,并繪制了研究區域內的城市森林物種、葉面積指數(LAI)和碳儲存專題圖。

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    結果表明,將不同樹種的光譜差異及激光雷達數據衍生的結構指標(例如,樹高、寬高比、樹冠孔隙度)等融合后,可以有效地評估冠層尺度上城市森林的物種分布、葉面積指數(LAI)和碳儲存。高光譜圖像與激光雷達數據融合的空中遙感方法消除了抽樣誤差,以精細的空間分辨率展現可視化的物種分布和LAI、碳儲存專題圖,將有助于管理人員進行蟲害監測、入侵物種研究、及最大限度地利用城市森林的生態系統服務。

    易科泰生態技術公司致力于生態-農業-健康研究發展與創新應用,為森林遙感研究、林木表型分析、植被資源調查、生態環境研究、林業測繪等領域提供無人機及近地遙感全面技術方案。

    參考文獻:

    [1] Alonzo M ,  Mcfadden J P ,  Nowak D J , et al. Mapping urban forest structure and function using hyperspectral imagery and lidar data[J]. Urban Forestry & Urban Greening, 2016, 17:135-147.



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